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Migrer un applicatif d'AWS Lambda vers Scaleway
Cloud

Migrer un applicatif d'AWS Lambda vers Scaleway

Nos applicatifs tournaient sur AWS depuis plusieurs années. Puis une exigence est arrivée, non négociable : pouvoir les opérer sur un cloud souverain européen. La contrainte n'était pas de quitter AWS mais de ne pas en dépendre, c'est-à-dire de garder une seule base de code applicative, capable de tourner aussi bien sur AWS que sur Scaleway.

  • Les environnements Cloud éphémères au service des tests automatisés
    CloudTest

    Les environnements Cloud éphémères au service des tests automatisés

    Avoir un environnement de test, c'est une norme de l'industrie. La vraie question est la suivante : avez-vous un environnement dédié aux tests automatisés ? Parce que tant qu'il ne l'est pas, il est partagé. Et un environnement partagé, c'est un environnement où n'importe qui peut, sans le vouloir, fausser vos résultats.

  • Démystification des tests exploratoires
    Test

    Démystification des tests exploratoires

    Une suite de tests au vert. Une fonctionnalité livrée. Et pourtant, dès la mise en production, un utilisateur déclenche en trois clics un bug que personne n'avait vu venir : un export PDF qui explose dès qu'un libellé contient des caractères spéciaux. Le scénario est familier, et c'est exactement là que les tests exploratoires entrent en jeu.

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    Cloud

    Migrer un applicatif d'AWS Lambda vers Scaleway

    Nos applicatifs tournaient sur AWS depuis plusieurs années. Puis une exigence est arrivée, non négociable : pouvoir les opérer sur un cloud souverain européen. La contrainte n'était pas de quitter AWS mais de ne pas en dépendre, c'est-à-dire de garder une seule base de code applicative, capable de tourner aussi bien sur AWS que sur Scaleway.

  • Fiabiliser ses services d'IA générative : retour d'expérience sur la mise en production d'agents RAG
    TestIntelligence Artificielle

    Fiabiliser ses services d'IA générative : retour d'expérience sur la mise en production d'agents RAG

    Chez Athoria, le testing et la qualité font partie de notre ADN. Alors quand nous avons mis en production AIA, notre assistant IA, une question nous a occupés bien avant le moindre incident : comment s'assurer que nos agents restent pertinents le jour où l'on change de modèle de langage, ou simplement lorsqu'on met à jour notre base de connaissances ? Car une application d'IA générative n'a rien de déterministe, et sa base de connaissances est vivante. Sans mesure, sa qualité peut dériver sans qu'on s'en aperçoivent. Beaucoup d'entreprises butent sur la mise en production à grande échelle pour cette raison précise : la difficulté à évaluer et à fiabiliser l'application. Nous aborderons dans cet article notre retour d'expérience sur ce sujet, applicable à toute application d'IA générative textuelle intégrant un RAG.

  • Quel est l'avenir du métier de développeur ?
    Intelligence ArtificielleDéveloppement

    Quel est l'avenir du métier de développeur ?

    Quand le prix du code chute, quel sont les centres de coût du développement logiciel ? Et comment s'adaptent, dès maintenant, un développeur et un manager ?

  • Les environnements Cloud éphémères au service des tests automatisés
    CloudTest

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